TerraIntel — модульная интеллектуальная платформа анализа геопространственных и сенсорных данных.
В рамках обучения по программе «Специалист по внедрению ИИ» разрабатываю собственный проект TerraIntel. Моя задача — пройти полный цикл создания AI-решения: от анализа бизнес-процесса и постановки задачи до проектирования архитектуры, разработки MVP, интеграции ИИ и оценки экономического эффекта.
Задача проекта
При обследовании территорий БПЛА и наземные системы могут собирать большие объёмы разнородных данных: координаты, магнитометрию, изображения, тепловые данные, облака точек LiDAR и другие измерения. Но сами по себе данные ещё не являются результатом. Их необходимо проверить, синхронизировать во времени и пространстве, обработать, найти значимые отклонения и представить специалисту в форме, пригодной для принятия решения.
TerraIntel проектируется как единый интеллектуальный слой между сенсорами и экспертом.
Архитектура не привязана к конкретной модели БПЛА или производителю оборудования. Новые источники данных предполагается подключать как отдельные модули.
Что делает система
Логика целевого процесса выглядит так: данные сенсоров → контроль качества → нормализация и синхронизация → алгоритмическое обнаружение аномалий → AI-анализ и ранжирование → визуализация на карте → экспертная проверка → отчёт. Принципиальный момент — разделение алгоритмического анализа и генеративного ИИ. LLM не получает массив сырых измерений с просьбой «найти что-нибудь подозрительное». Сначала данные проходят детерминированную обработку, рассчитываются признаки и выделяются кандидаты в аномалии. ИИ подключается на следующем уровне — для интерпретации, оценки приоритета и формирования понятного специалисту объяснения. При этом используется подход Human-in-the-loop: окончательное решение принимает эксперт, а ИИ выступает инструментом поддержки принятия решений.
MVP и текущий этап
Проект находится в разработке.
Чтобы не пытаться сразу построить универсальную систему, первый MVP ограничен связкой магнитометрия + GPS/ГЛОНАСС. Цепочка MVP: загрузка данных → проверка и синхронизация → выявление магнитных аномалий → оценка и ранжирование → карта → экспертная проверка → итоговый отчёт. Уже сформирована архитектура продукта, проработаны процессы AS-IS/TO-BE, создан веб-интерфейс и спроектирована логика обработки данных и взаимодействия с ИИ. Следующий этап — объединение компонентов в устойчивый сквозной MVP и тестирование на контрольном наборе данных.
Технологический стек
Frontend: HTML / CSS / JavaScript. Интеграции: REST API, Webhooks, JSON / CSV. AI: YandexGPT для интерпретации и ранжирования аномалий. Аналитика: статистические методы обработки магнитометрических данных. Geospatial: MapLibre GL + MapTiler для картографической визуализации. Reporting: автоматизированное формирование отчётности. Архитектура — модульная, с возможностью подключения LiDAR, RGB, тепловизионных и других сен. дан.
Как я вижу внедрение в бизнес
Для меня ключевой вопрос — не «где применить нейросеть», а какой измеримый эффект получит бизнес. TerraIntel потенциально может использоваться в задачах обследования инфраструктуры и территорий, промышленного и энергетического мониторинга и других сценариях, где специалистам приходится анализировать большие массивы пространственно привязанных измерений. Модель внедрения вижу поэтапно: выбор конкретного бизнес-процесса → пилот на одном типе данных → измерение качества и времени обработки → оценка ROI → подключение дополнительных источников → масштабирование. Один из целевых KPI пилота TerraIntel — проверить возможность сокращения времени экспертного анализа минимум на 30% при сохранении установленного уровня качества. Это именно гипотеза проекта, которую ещё предстоит подтвердить экспериментально. Для меня TerraIntel — прежде всего практическая работа над тем, как превратить возможности ИИ в управляемый бизнес-процесс с понятной архитектурой, ответственностью человека и измеримым результатом. Проект продолжаю развивать — дальше буду показывать отдельные этапы создания MVP, архитектуру и результаты тестирования. #ВнедрениеИИ
